评估水敏感纸。第3部分

这是我们讨论水敏纸数字化和处理方法的三篇文章的最后一部分。你可以读第一部分在这里第二部分在这里．

形态学操作

现在我们可以继续讨论二值图像中物体的更大形状或“形态”。我们的目标是通过解释这些形状来量化沉积物。再说一次，这些操作是强大的处理工具，但我们必须承认三个主要的限制:

1.不一致的污渍

有时沉淀物不会产生一致的蓝色——它们会变浅，或者在污渍周围呈现黄绿色。在阈值设定过程中，外部边缘可能会被意外侵蚀，留下一个具有锯齿状边缘的对象。这可能导致我们低估了实际覆盖面积的百分比。在微小污渍的情况下，它可能会完全消除它们，并导致我们低估沉积物密度。

2.重叠

很难确定一个物体是来自单个液滴的污点，还是多个重叠沉积的结果。当WSP的表面覆盖率超过20%时，这一点就变得非常重要。产生的物体可能有也可能没有中空的中心，液滴不完全重叠。错误地识别重叠会导致我们错误地得出结论，一个物体是由单个较粗的液滴组成的，而不是由多个较细的液滴组成的。

3.椭圆

当液滴沿着表面磨损时，就会形成非圆形污渍。两个相同体积的液滴以不同角度接触一张纸，会产生面积明显不同的污渍。我们可能会错误地得出这样的结论:形成它们的液滴比实际更粗糙。一种方法是使用Feret 's Diameter(又名卡尺直径)，通过测量X轴和Y轴上最宽的跨度并取平均值。另一种方法是将椭圆解释为一系列圆形斑点。或者我们可以决定在计算覆盖面积百分比时只承认这些物体，但在计算沉积物密度或预测原始液滴大小时忽略它们。每种策略都是一种妥协，所以在报告结果时保持一致和透明是很重要的。

我们将探索两种形态操作，可以帮助我们区分事实和虚构:颗粒测量和膨胀-侵蚀。我们将这些操作作为处理和检测步骤的一部分引入，但是在我们的三步过程中，它们也可能与测量步骤重叠。

粒度测定

我们可以估计物体大小的范围，并通过过滤或“筛分”图像来了解它们在纸上的分布情况。想象一下，把沙子和岩石的混合物倒入一系列越来越细的筛子中。这样做允许您根据大小排除来分离粒子。粒度测量函数将每个物体与一系列直径减小的标准化物体进行比较。这将隔离大小相似的对象，并将它们归类在该大小范围内。这是一个强大的操作，但当污渍重叠形成更大的物体时，准确性就会丧失。在本例中，我们转到膨胀和侵蚀。

膨胀和侵蚀

膨胀可以看作是在物体的边界上增加像素。这会使微小的物体变大，填充内部的洞，并导致物体合并。使物体相互接触所需的像素级膨胀的数量可以用来测量沉积物密度。

侵蚀从对象的外部(有时是内部)边界移除像素。这就消除了可能并不代表污渍的微小伪影。它还可以将非圆形物体分割成多个部分，然后将其缩小成多个核(又名质心)。这些最后剩下的点不一定是污点的中心，而是距离原始边界最远的像素点。

当一个非圆形的形状有多个核时，它们可能代表了结合在一起形成更大的污点的单个液滴。然后我们可以用这些原子核来测量沉积物的密度，例如在一个泰森多边形法分区它将每个原子核与两个最近的相邻原子核三角化。

许多图像处理器依次使用这两种操作。当图像被侵蚀并膨胀时(这个过程称为“打开”)，较小的物体被移除，剩余物体的区域和形状相对完整。膨胀，然后侵蚀(这个过程被称为“闭合”)填充小孔并合并较小的物体，再次使剩余物体的区域和形状相对完整。在测量之前，我们可以使用这两个函数来帮助平滑图像。

距离变换

距离变换是一种高级操作，专门用于分离密集堆积的物体。虽然在分析WSP时通常不使用，但距离转换是识别物体核的另一种方法。它们是另一种方法，可以将可能是重叠沉积物的结果的物体分开，然后绘制它们的相对大小和位置。

测量

矿床覆盖面积的计算很简单。属于物体(沉积物)的像素和属于背景的像素相加，然后将分数转换为覆盖面积的百分比。研究表明，图像分辨率不会显著影响覆盖率评估，并表明所有图像分析软件倾向于产生类似的结果(当同一阈值应用于多篇论文时，观察到+/- 3.5%)。这是可以接受的，因为它在喷涂固有的可变性范围内。

我们进行了一个类似的实验，其中我们用四种方法分析了同一块WSP。以下是关于我们使用的软件的一些事实:

• DropScope能产生2100到2300 DPI之间的图像。目前，它忽略椭圆，不计算任何跨度小于~35µm(3像素)的东西。
• 我们设置ImageJ忽略任何跨度小于3像素的物体，在2400 DPI下直径为30微米。
• 我们不知道Snapcard除了使用ImageJ对软件进行基准测试外，该软件的处理方法。开发人员指出，如果图像失焦，它将低估覆盖面积的百分比。

下图所示的图像是从每种方法生成的截图中裁剪出来的。实际分析的ROI为~3 cm²SnapCard为3.68厘米²用于DropScope和2.0 cm²适用于Epson/ImageJ方法。我们的结果表明，百分比区域覆盖率有+/- 4%的差异。这种可变性反映了2016年一篇期刊文章的结果，该文章将SnapCard与ImageJ和其他领先的分析软件进行了比较。该研究声称检测到的覆盖率在统计上没有显著差异(标准差约为20%)。然而，ImageJ的结果倾向于比SnapCard高几个百分点。我们也看到了这个。因此，虽然分辨率可能对覆盖面积的百分比没有重大影响，但似乎确实存在一些相关性。

决议肯定会影响存款数量。特别是在使用更细液滴的应用中。考虑检测到或错过1000个30微米直径的物体之间的区别。它可能只占覆盖表面的一小部分，但在2厘米的面积上有+/- 1000个物体²面积是矿床密度的重要因素。

输出

一旦WSP图像(或一组图像)经过扫描、预处理、处理和测量，我们将收到某种形式的输出。一些软件包使用图像、图表和关键值创建有吸引力的报告。这些报告包括覆盖率百分比，许多报告提供液滴密度。沉积物可以按尺寸分类，或者使用扩散因子来计算原始液滴直径，甚至估计按面积应用的体积。其他软件包提供原始数据，可以导入到统计程序或电子表格程序(如Excel)中进行进一步分析。有些软件包两者都提供。

我们能走多远?

详细的数据分析超出了本文档的范围，但是我们应该给予使用WSP获得的覆盖数据多大的权重?答案取决于所讨论的度量标准，但在所有情况下，我们必须首先承认三个最重要的警告。可以这样说，它们适用于以下一切:

1. 不同的品牌(甚至不同的生产运行)的WSP可以产生显著不同的覆盖度量。在进行实验时，使用单一品牌的WSP。更好的是，尽可能使用同一批次的纸张。
2. 相同的喷雾WSP会根据用于分析的软件和协议产生明显不同的结果。在进行实验时，使用相同的软件和评估协议，并在交流结果时对过程透明。
3. WSP覆盖率可能不能反映实际植物组织表面的覆盖率。它适合作为相对指标(即纸张可以与纸张进行比较，但不能与组织进行比较)，但扩展因子随表面润湿性和喷射液体的表面张力而变化。请注意以下使用有机硅超级撒布器进行的实验中覆盖面积百分比的差异:

回想一下，在本文开始时，我们列出了使用WSP经常查找的四条信息。它们是按可靠性排序的，现在我们可以解释为什么了。

• 覆盖表面积的百分比:我们已经确定这是最可靠的数据。液滴不会像在植物表面那样在WSP上传播，因此它会低估实际覆盖率。结果因分析方法的不同而不同，但它可能不依赖于分辨率，仍然属于喷涂固有的可变性。这个指标为我们提供了有价值和可操作的信息。我们可以判断是否达到了目标，并评估喷雾器的改变是否导致了更多或更少的沉积物。
• 目标区沉积物密度:我们已经确定，这个指标的可靠性是有限制的。它受到所使用的分析方法的影响，当分辨率较差或沉积物重叠较多时，它可能被大大低估。此外，它永远不会可靠地反射30微米以下的沉积物。然而，在受控条件下，这些信息确实有价值，并且对漂移和接触杀菌剂的查询非常有兴趣。
• 留下污渍的液滴的大小:除非在受控条件下，否则这个指标是非常值得怀疑的。关于表面张力、液滴速度和液滴蒸发的许多假设使得不可能对喷雾质量做出明确的声明。更细的液滴在这个方程中被大大低估了。因此，虽然使用WSP作为相对指数可能有一定的价值，但这个指标充其量只是一个粗略的指示。
• 剂量:施于目标表面的剂量:到目前为止，还没有讨论过这个指标，但很快就会被忽略。让我们假设一个含有高浓度活性成分的液滴会留下与另一个浓度较低的液滴相同面积的污渍。这将导致一些人认为，只要已知原始浓度，我们就可以反向计算剂量(即给定区域的活性量)。然而，一个液滴的体积相当于八个直径是它一半的液滴。这种立方关系意味着，如果它们都沉积下来，较大的液滴将覆盖大约8个小液滴表面积的1/2。因此，更小的液滴将等量的活性扩散到更大的区域。扩散因子使这一点有点混乱，但最终它意味着不能从覆盖面积估计剂量。使用能够去除残留的收集器(如培养皿、聚酯薄膜片、管道清洁器、α纤维素卡或玻片)可以更好地评估剂量。

因此，只要认识到局限性，这里描述的图像分析过程在与水敏感纸使用时是强大而有效的。同样的过程也可用于染料和专门的收集器，如Kromekote为了获得更大的解决方案。但那是另一个故事了。

参考资料(进一步阅读)

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